ゼロからはじめるデータサイエンス
TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2017年01月 PRINT LENGTH 400 ISBN 978-4-87311-786-7 原書 Data Science from Scratch FORMAT PDF 本書は、データサイエンスも、プログラミングも最初から学んでみたい、という要望に応える、幅広いトピックをカバーしたデータサイエンスの入門書です。架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、自然言語処理、グラフ解析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduceまで
無料で読めるデータ分析に役立つ Python の電子書籍まとめ - Qiita
以前、機械学習や統計に関する情報収集についてまとめました。今日はその続きというか補足で、データ分析に役立つ無料で読める Python E-book をまとめました。 ここにある PDF を取り敢えず手持ちのタブレットか PC に突っ込んでいつでも必要なときに参照すると良いでしょう。毎回 Google 検索しても良いですが、確実に理解しておきたい基礎となる知見はやはり書籍で持っていたほうが安心です。 プログラミング言語 まずは Python 3 本体です。 Free Python Books http://www.onlineprogrammingbooks.com/python/ 上記からさまざまな Python の書籍を無料で閲覧することができます。中には少し古い Python 2 の書籍も混じっていますので、どのバージョンの Python を対象にしているか気を付けたほうが良いでしょう
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
2016年版 人工知能・データ解析・機械学習・深層学習で読んでみてよかった本 - akimachoのはてなブログ
はじめに 師走の忙しくなる前に、今年読んでみた本をまとめてます。思いついたらコメントを追加していきます。 注意 : 本のリンクにはAmazonアフィリエイトを使っています。これははてなの機能で、本の表紙が表示されて私が思い出すのに便利だからです。 啓蒙書 AIの衝撃 去年読んで機械学習を勉強してみようと思った本(2015年出版)です。確か「深層学習だかのシステムを構築できる技術者は世界に20〜30人くらいしかいない」という文言があったのですが、この一年でだんだんとAI技術もコモディティ化してきたのかなーと感じています。 AIの衝撃 人工知能は人類の敵か (講談社現代新書) 作者: 小林雅一出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/03/19メディア: 新書この商品を含むブログ (15件) を見る 人工知能は人間を超えるか 人工知能の研究者によるやさしい解説書です。人工知能が社会に与える
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
「ゼロから作るDeep Learning」書評。購入を迷っている方へ - HELLO CYBERNETICS
結論 理由 実装がライブラリに依存していない しっかりと解説が行われている リファレンスが充実している 計算グラフによってネットワークの計算を扱う 中身 誰におすすめできるか 誰におすすめできないか 私が本を購入して 結論 非常に良い書籍です。迷っているならば購入してもいいでしょう。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売日: 2016/09/24 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (5件) を見る 理由 以下記事で理由を述べていきます。 実装がライブラリに依存していない もしもライブラリに依存したものである場合、ライブラリが更新されると、本の内容が古くなって価値のないものになることもありえます。しかしこの本は、ディープラーニングを理解することに焦点を
Pythonの入門書としても使える『言語処理のためのプログラミング入門』 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
Python及びテキストマイニングの超初心者向け入門書として 友人と週１回ペースで行っている統計＆プログラミングの勉強会で、以前、Pythonの入門書は何がいいだろうかと考えて本書を取り上げました。当時ブログにはまとめていなかったのでまとめておきます。 言語研究のためのプログラミング入門: Pythonを活用したテキスト処理 作者: 淺尾仁彦,李在鎬出版社/メーカー: 開拓社発売日: 2013/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (3件) を見る 本書はほんとにプログラミングというものに全く触れたことがない人向けのものなので、内容はちょっと簡単すぎた感もあるのですが、勉強会ではRばかりやってきてPythonには皆慣れているわけではないし、テキストマイニングの入門という意味もこめて一応やりました。初心者でもすぐ理解できる内容なのでさっさと終わらせようと思い、１回２章ずつのペース
ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド
本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。 『Python Machine Learning』が2015年9月に米国などで発売。「機械学習の考え方」と「Pythonプログラミングによる実践」をバランスよく解説していると評価され、米国Amazon.comでベストセラー。その日本語訳はコラムや脚注、付録が追加され、2016年6月に発売されました。ここでは、本書のより効果的な活用法について監訳者が解説します。 『Python機械学習プログラミング』とは 書籍『Python機械学習プログラミング』は、Sebastian Raschka氏によるPythonを用いた機械学習の入門書"Python Machine Learning"の翻訳書です。著者はミシガン州立大学の博士課程で生物統計学(計算生物学)の研究を行っており、scikit-le
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
